実証研究。定義
実証的研究とは、研究の結論が具体的な経験的証拠、つまり「検証可能な」証拠から厳密に導き出される研究と定義される。
この実証的な証拠を集めるには
定量的市場調査
と 定性市場調査の手法で収集することができます。
例えば、こんな感じです。幸せな音楽を聴きながら仕事をすることで、創造性を促進することができるかどうかを調べる研究が行われています。 音楽サイトのアンケートで、幸せな音楽に触れる観客と、全く音楽を聴かない観客のセットを作り、被験者を観察するという実験が行われます。 このような研究から得られる結果は、創造性を促進するか否かの実証的な証拠となる。
実証研究。起源
見なければ信じない」という言葉を聞いたことがあると思います。 これは、古代の経験主義者たちによるもので、ルネサンス期の中世科学の出現を促し、今日の近代科学の基礎を築いた基本的な理解である。 言葉自体のルーツはギリシャ語です。 ギリシャ語で「経験豊富な」という意味のempeirikosに由来しています。
現代では、経験的という言葉は、データを収集することを意味します。
データ収集
観察または経験を通じて、あるいは校正された科学機器を使用して収集された証拠を使用すること。 上記のすべての起源に共通しているのは、観察や実験に頼ってデータを集め、それを検証して結論を導き出すということです。
実証研究の種類と方法論
実証研究は、定性的または定量的な方法を用いて実施し、分析することができます。
- 定量的研究:
定量的研究方法
は、数値データによる情報収集に使用されます。 意見、行動、またはその他の定義されたものを数値化するために使用されます。 変数. これらはあらかじめ決まっていて、より構造化された形式になっています。 よく使われる方法としては、調査、縦断的研究、世論調査などがある
- 質的な研究。 定性的調査方法 は、非数値データを収集するために使用されます。 対象から意味や意見、根本的な理由を見出すために使用される。 これらの方法は、非構造化または半構造化されています。 このような調査のサンプルサイズは通常小さく、問題に対するより深い洞察や情報を提供するための会話型の手法です。最も一般的な形式の手法には、フォーカスグループ、実験、インタビューなどがあります。
これらから収集したデータを分析する必要があります。 また、経験的な証拠は、定量的および定性的な分析が可能である。 これを使って、研究者は、明確に定義され、得られた知見で答えられるようにしなければならない経験的な質問に答えることができます。 の種類 研究計画 は、使用される分野によって異なります。 また、実験室での研究だけではわからない疑問に対して、定量的・定性的な手法を取り入れた総合的な研究を行う人も多いでしょう。
定量的研究手法
定量的研究手法 収集した実証的な証拠を分析するのに役立ちます。 これらを用いることで、研究者は自分の仮説が支持されているかどうかを知ることができる。
- アンケート調査
アンケート調査
は、一般的に多くの観客を巻き込み、大量のデータを収集します。 これは定量的な方法で、あらかじめ決められた閉じた質問に簡単に答えることができます。 なぜなら、そのような方法は簡単だからです。 高回答 が達成されます。 現代社会では、あらゆる研究に最もよく使われる手法の一つです。
以前は、レコーダーを持参して対面式でアンケートをとっていました。 しかし、技術の進歩や手軽さを求めて、電子メールや ソーシャルメディアなどの新しいメディアも登場しています。
例えばエネルギー資源の枯渇が懸念されているため、再生可能エネルギーに関する啓発が求められています。 最近の研究によると、米国におけるエネルギー消費の約8割は、依然として化石燃料が占めています。 グリーンエネルギーの利用が年々増加しているにもかかわらず、一般の人々がグリーンエネルギーを選択しないのには、あるパラメータがあります。 その理由を理解するために、グリーンエネルギーに関する一般の人々の意見や、再生可能エネルギーへの切り替えを選択する要因について、調査を実施することができます。 このような調査は、より環境に優しいエネルギーの使用を促進するために、機関や運営組織が適切な認識やインセンティブスキームを推進するのに役立ちます。
詳しくはこちら
再生可能エネルギー調査テンプレート
- 実験的な研究実験研究では
実験的研究
実験的研究：実験的な研究とは、実験を行い、仮説の検証を行うことである。
変数
が操作される。 これは、因果関係の確認にも使われます。 もう一方の独立変数が削除されたり変更されたりした場合に、独立変数に何が起こるかをテストするものです。 このような方法のプロセスは、通常、仮説を提案し、それについて実験を行い、結果を分析し、その結果が理論を裏付けているかどうかを理解して報告するというものである。
例えばある商品会社が、市場を取り込めない原因を探っている。 そのため、組織は製造、マーケティング、販売、オペレーションなどの各プロセスに変更を加えていくのです。 この実験を通して、彼らは販売トレーニングが製品の市場カバー率に直接影響することを理解した。 その人がしっかり訓練されていれば、製品のカバー率も良くなる。
- 相関研究
相関研究: 相関研究
2つの変数の間の関係を見つけるために使用されます。
変数
. このような手法の結果を予測するために、一般的には回帰が使われる。 正の相関、負の相関、中立の相関のいずれであってもよい。
例えば、以下のようなことです。高学歴の人は、より高収入の仕事に就くことができる。 つまり、高学歴であれば高収入の仕事に就くことができ、低学歴であれば低収入の仕事に就くことができるということです。
- 縦断的研究
縦断的研究
は、観察対象の特性や行動を一定期間繰り返しテストして理解するために使用されます。 このような方法から収集されるデータは、定性的なものであっても、定量的なものであってもかまいません。
例えば運動の効果を調べるための研究。 対象者には毎日、一定期間運動してもらい、その結果、持久力やスタミナ、筋肉の成長が高くなることを確認します。 これは、運動が個人の身体に有益であることを裏付けています。
- クロスセクション
横断的研究
は観察型の手法であり、ある時点の観客の集合を観察する。 このタイプでは、研究対象の変数以外のすべての変数において類似性を示すような形で人々のセットが選択される。 このタイプは、連続した時間での観察ではないため、研究者は原因と結果の関係を確立することができない。 主に医療分野や小売業で使用されています。
例えばある集団の子供における低栄養障害の有病率を調べる医学的な研究。 そのためには、年齢、民族、場所、収入、社会的背景など、さまざまなパラメータを調べる必要があります。 もし、貧しい家庭の子供が相当数、低栄養障害を示していれば、研究者はそれをさらに調査することができます。 通常、正確な理由を調べるために、横断的調査の後に縦断的調査が行われます。
- 因果関係のある比較研究。 この方法は、比較することが基本です。 主に2つの変数、あるいは複数の変数間の因果関係を調べるために使用されます。
例えばある研究者が、仕事中に従業員に休憩を与えている会社の従業員の生産性を測定し、全く休憩を与えていない会社の従業員と比較しました。
定性的調査方法
一部
研究課題
は、定量的な手法が適用できないため、定性的に分析する必要があります。 多くの場合、詳細な情報が必要であったり、対象者の行動を観察する必要があったりするため、必要な結果は記述形式となる。 定性的な研究結果は、予測的なものではなく、記述的なものになります。 これにより、研究者は将来起こりうる量的研究のための理論を構築したり、サポートしたりすることができます。 そんな中
質的研究手法
は、研究対象の理論や仮説を裏付ける結論を導き出すために使用されます。
- ケーススタディ 既存の事例を丹念に分析し、より多くの情報を見出すために、ケーススタディという手法が用いられます。 ビジネスリサーチや調査目的の実証的な証拠収集に使用されることが非常に多い。 既存の事例を通して、現実の状況の中で問題を究明する手法である。 研究者は、既存の事例のパラメータと変数が、調査対象の事例と同じであることを確認しながら、慎重に分析しなければなりません。 ケーススタディで得られた知見をもとに、研究テーマに関する結論を導き出すことができる。
例えば、以下のようなものです。ある企業が顧客に提供したソリューションについて言及した報告書。 開始時と展開時に直面した課題、事例から得られた知見、課題に対して提示された解決策。 このようなケーススタディは、企業がより多くのビジネスを獲得するための経験則を形成するため、ほとんどの企業で利用されています。
- 観察法。 観察法 は、その対象を観察し、データを収集するプロセスである。 定性的な方法なので、時間がかかるし、非常に個人的なものです。 観察法は、経験的証拠を収集するために用いられるエスノグラフィック・リサーチの一部であるとも言える。 これは通常、定性的な調査ですが、調査対象によっては定量的な調査も可能です。
例えば、アマゾンの熱帯雨林で特定の動物を観察する研究を立ち上げるなどです。 このような研究は、対象のパターンや行動を研究するために一定時間観察する必要があるため、通常、多くの時間を要します。 また、最近ではショッピングモールで買い物をする人を観察して、消費者の購買行動を把握することも広く行われています。
- 1対1のインタビュー。 このような方法は純粋に定性的なものであり、最も広く使われている方法の一つである。 なぜなら、適切な質問をすれば、研究者は意味のあるデータを正確に得ることができるからです。 会話の導線によって、より深いデータを収集することができる会話型手法です。
例えば、以下のようなものです。財務大臣に1対1でインタビューし、国の金融政策と国民への影響に関するデータを収集する。
- フォーカス・グループ
フォーカスグループ
は、研究者が「なぜ」「何を」「どのように」という疑問に対する答えを見つけたいときに使用します。 このような方法では、一般的に少人数のグループが選ばれ、直接グループと交流する必要はない。 一般に、グループで直接演説する場合には、司会者が必要です。 これは、製品メーカーが自社のブランドや製品に関するデータを収集するために広く利用されています。
例えば携帯電話メーカーが、まだ発売していない機種の寸法についてフィードバックを得たい場合。 このような研究は、企業が顧客の需要に応え、市場で自社モデルを適切に位置づけるのに役立ちます。
- テキスト分析
テキスト分析
メソッドは、他のタイプに比べると少し新しいものです。 このような方法は、個人が使うイメージや言葉から、社会生活を分析するために使われます。 ソーシャルメディアがすべての人の生活の中で大きな役割を果たしている今日、このような方法は、彼の研究に関連するパターンを追うことを可能にします。
例えば、次のようなものです。多くの企業は、顧客サポートチームに対する満足度について、顧客からのフィードバックを詳細に求めています。 このようなデータは、研究者が自分たちのサポートチームをより良くするために適切な判断を下すことを可能にします。
特に、複雑なテーマを完全に理解する必要がある場合、1種類の手法だけでは答えられない質問には、複数の手法を組み合わせる必要があることもあります。
実証研究実施のためのステップ
実証研究は、観察し、経験を捉えることが基本なので、実験を行う手順や分析方法を計画することが重要です。 これにより、研究者は実験中に発生しうる問題や障害を解決することができます。
ステップ#1: 研究の目的を明確にする
これは、研究者が「一体何を調べたいのか」という質問に答えなければならないステップです。 問題提起とは？ 知識、データ、時間、リソースの利用可能性の面で問題はないか。 この研究は、かかる費用以上に有益なものだろうか。
研究者は研究を進める前に、研究の目的を明確に定義し、さらに作業を進めるための計画を立てなければならない。
ステップ#2 : 裏付けとなる理論や関連文献の紹介
研究者は、自分の研究課題に関連づけられる理論があるかどうかを調べる必要があります。 彼は、どんな理論でも自分の発見をサポートすることができるかを考えなければならない。 関連するあらゆる文献は、以前にこの研究を行った人がいないか、この研究で直面した問題は何か、などを調べるのに役立ちます。 研究者はまた、前提条件を設定し、研究課題に関する歴史があるかどうかを調べる必要があります。
ステップ3: 仮説の作成と測定
実際の研究を始める前に、作業仮説、つまり何が起こりうるかを推測する必要がある。 研究者は、変数を設定し、研究のための環境を決定し、変数間をどのように関連付けることができるかを見出さなければならない。
また、測定単位、誤差の許容範囲、選択した測定が他の人に受け入れられるかどうかなどを定義する必要があります。
ステップ#4: 方法論、調査設計、データ収集
このステップでは、研究者は研究を実施するための戦略を定義しなければならない。 仮説を提案するためのデータを収集するために、実験を仕掛けなければならない。 研究者は、研究を実施するために実験的手法と非実験的手法のどちらが必要かを決定する。 の種類 研究計画 は、研究が行われる分野によって異なります。 最後に、研究者は研究デザインの妥当性に影響を与えるパラメータを見つけなければならない。 データ収集は、リサーチクエスチョンに応じて適切なサンプルを選択する必要があります。 研究を遂行するために、彼は数ある サンプリング技術 データ収集が完了すると、研究者は分析が必要な経験的データを手に入れることになる。
Step #5: データ解析と結果
データ分析 は、質的にも量的にも、2つの方法で行うことができます。 研究者は、質的方法と量的方法のどちらが必要なのか、あるいは両方の組み合わせが必要なのかを見極める必要があります。 データの分析によって、仮説が支持されるか否定されるかがわかる。 このデータを分析することが、彼の仮説を裏付けるために最も重要な部分である。
ステップ#6：結論
調査結果を報告書にまとめる必要があります。 研究者は、自分の研究を支える理論や文献をあげることができる。 彼は、自分のテーマについてさらに研究を進めるための提案や勧告をすることができます。
実証研究の方法論サイクル
オランダの有名な心理学者でチェスの専門家であるA.D.デ・グルートは、1940年代にチェスを使った最も注目すべき実験を行いました。 その研究の中で、彼は一貫して、現在では実証的な研究を行うために広く使われているサイクルを考え出しました。 5つのフェーズで構成され、各フェーズが次のフェーズと同様に重要である。 実証サイクルとは、ある対象がどのように機能し、どのように行動するかについて仮説を立て、その仮説を体系的かつ厳密なアプローチで実証データに照らして検証するプロセスを意味する。 科学に対する演繹的アプローチを特徴づけているといえる。 以下は、その経験則に基づくサイクルです。
- 観察しています。 この段階で、仮説を提案するためのアイデアがひらめきます。 この段階では、観察によって実証的なデータを収集します。 例えば、ある種の花は、特定の季節にだけ違う色で咲くというようなことです。
- 誘導する。 そして、観察によって集められたデータから一般的な結論を導き出すために、帰納的推論が行われる。 例えば、以下のようなものです。上記のように、花の種類によって特定の季節に異なる色で咲くことが観察されます。 研究者が “季節の気温が花の色を変化させるのか？”という質問をすることがあります。 しかし、それは単なる推測に過ぎず、その仮説を裏付けるような実験が必要である。 そこで、異なる温度で保存された花のセットをいくつかタグ付けし、それでも色が変わるかどうかを観察するのです。
- 控除される。 この段階は、研究者が実験から結論を導き出すのに役立つ。 これは、論理と合理性に基づいて、具体的で偏りのない結果を導き出さなければなりません。例えば、次のようなことです。この実験では、タグを付けた花を異なる温度環境に置いても色が変わらなければ、温度が花の色を変える役割を担っていると結論づけることができます。
- テスト中です。 この段階では、研究者は自分の仮説を検証するために実証的な手法に立ち戻ることになる。 そこで、研究者はデータの意味を理解する必要がある。そのため、統計的手法を使って温度と花色の関係を明らかにする必要がある。 もし、ある温度にさらされると、ほとんどの花が違う色で咲き、温度が違うと他の花は咲かないということがわかれば、その研究者は自分の仮説の裏付けを見つけたことになるのです。 これは証拠ではなく、彼の仮説の裏付けに過ぎないことに注意してください。
- 評価する。 この段階は一般に忘れられがちですが、知識を得続けるための重要な段階です。 この段階では、研究者は収集したデータ、裏付けとなる論証、そして結論を発表する。 また、この実験と彼の仮説に対する限界を述べ、他の人がそれを拾い上げ、将来、他の人のためにもっと深い研究を続けるためのヒントを提案しています。
実証研究のメリット
実証研究が最も広く使われている手法の一つであるのには理由がある。 それに伴うメリットもいくつかあります。 以下はその一部です。
- 様々な実験や観察を通して、伝統的な研究の真偽を確かめるために使われます。
- この研究方法は、実施される研究をより有能で本格的なものにします。
- これにより、研究者は起こりうるダイナミックな変化を理解し、それに応じて戦略を変更することができるのです。
- このような研究ではコントロールのレベルが高いので、研究者は複数の変数をコントロールすることができます。
- 内部妥当性を高めるために重要な役割を担っています。
実証研究のデメリット
実証研究は研究をより有能で本格的なものにするとしても、いくつかの欠点もある。 以下はその一部です。
- このような研究は、非常に時間がかかるので根気が必要です。 研究者は
データ収集
複数のソースからデータを収集し、関係するパラメータはかなり少ないので、調査に時間がかかる。 - 研究者は通常、異なる場所、異なる環境で研究を行う必要があり、これは高価な事件につながる可能性があります。
- 実験を行うにはいくつかのルールがあり、そのため許可が必要です。 このような研究の場合、さまざまな方法で実施するための許可を得るのが非常に困難な場合が多々あります。
- データの収集は、さまざまなソースからさまざまな方法で収集しなければならないため、時には問題になることがあります。
なぜ、実証研究が必要なのでしょうか？
なぜなら、ほとんどの人は、自分が見たり聞いたり体験したりできることだけを信じているからです。 複数の仮説を検証し、人間の知識を増やすために使われ、それを続けることで様々な分野で進歩し続けることができる。
例えば製薬会社は、特定の薬を対照群または無作為群で試し、その効果と原因を調べるために実証研究を行います。 このようにして、特定の薬物について提唱したある理論を証明するのである。 このような研究は、長年存在する病気の治療法を見つけることにつながる場合もあり、非常に重要です。 こうした研究は、科学だけでなく、歴史、社会科学、ビジネスなど、さまざまな分野で役立っています。
現代社会の進歩に伴い、多くの分野において、仮説を裏付け、より多くの知識を得るための実証研究は、重要であると同時に規範となっています。 このような研究を行う上で、上記のような方法は非常に有効ですが、今後、研究の性質上、多くの新しい方法が生まれてくるでしょう。
新しい調査質問
は、常にユニークに、あるいは変化し続けます。
